大数据治理管理平台解决方案

资料解读：大数据治理管理平台解决方案

详细资料请看本解读文章的最后内容

在当今数字化时代，数据三成为企业最宝贵的资产之一。如何有效管理和治理这些数据，

成为了企业面临的重要课题。本文将深入解读•份关于大数据治理管理平台的解决方案,

旨在为企业提供一个全面、高效的数据治理框架。

背景与需求分析

首先，该解决方案强调了建立统一技术栈的重要性，这不仅有助于保障技术架构的标准

化，还能减少因版本不一致或功能特性相近带来的运维成木。技术组件的选型需从多个

维度进行考量，确保架构的先进性、开放性以及高可用性。

数据治理管理平台的核心需求是实现数据资产的全流程、全生命周期和全景式治理，确

保数据的可靠性、可信性和可用性。这需要通过综合管理数据、应用和系统，构建一个

标准化、流程化、自动化和一体化的数据管理体系。

功能架构设计

在功能架构设计部分，文档提出了子平台关系定位的重要性，以及如何通过功能架构来

实现不同子平台之间的协同和整合。

平台功能设计

接下来，文档详细介绍了数据资源管理的各个方面，包括数据标准管理、元数据管理、

数据元管理、常用规则配置等。这些功能共同构成「一个强大的数据资源管理体系，能

够对数据进行标准化、规范化的管理。

数据标准管理

数据标准管理部分强调了制定数据标准管理制度和流程的重要性，明确了数据标准管理

的组织和职责。此外，还提到了落地实施机制和技术平台支撑，以及数据标准平台的维

护。

元数据管理

元数据管理功能包括元数据的自动获取、维护、扫描和检索。这些功能共同支持了元数

据的定义、变更、版本管理，以及对数据对象、业务规则和加工逻辑的维护和管控。

数据加工处理

数据加工处理部分描述了流数据的处理过程，包括数据实时采集、计算和查询服务。此

外，还提供了数据集成管理、数据开发管理、统一调度管理和数据运维管理等功能，以

支持数据的高效处理和运维。

数据质量管理

数据质量管理功能关注数据的完整性、准确性、鲜活性和权威性。通过规则配置、质量

监控和问题处理，该功能能够及时发现并分析数据质量问题，提升数据的可用性和价值。

结语

通过上述解读，我们可以看到大数据治理管理平台解决方案提供了一个全面的数据治理

框架，涵盖了从数据标准管理到数据质量管理的各个环节。这个框架不仅有助于企业实

现数据的高效管理和利用，还能够提升数据的质量和价值，为企业的决策提供支持。

接下来请您阅读下面的详细资料吧。

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CONTENTS

目录

随■各地正在逐渐成立大数据中心，并响应职责与市大数据中心这应，来推进各区公共的统一采集.

1发展背景tagGJK.

融合,共率.开放和应用.建设各区数据资产，改善和解决数据孤岛和业务侨同等困雉和问题，京能全区智猿城

市建设能效提升.

2.到珊求分析

围绕建设“卓越的全球城市”的发展慝景，坚持以人为本、务求实效、统筹协丽改革创新的发展理念，注

串基础资源娩筹共建.数据资源整合融合和跨部门业务资源种同应用，深化构建以我97.金全时0

3.需求分析

a.宴屋传同和全城皆昭为主要特征傩力.通过数据、算力和筲;去的深度融合，开展合理的分析和调度，改善城

市运行环境，实现城市治理横式突破、城市服务模式突破以及城市产业发展突破，沱罐以区ttl墟市大・为搐心,

打造-KWB.@生长.有谑虞、共生透”的区级媒合誉麓体T）,提升~城市■劣人慢心.理精细化、

IS恁快速化、决策科学化”（四化）水平，同时，加快将区级综合智能体建设打造成为全市乃至全国新的型示趋

工程.

背景与需求分析

建立自身的统一技术快：建立中心技术区准入标准，一方面保阵整体技术架构中组件的标准性，避免因为版

本不一致和功能特性相近，增加不必要的运维成本，另夕一方面，减少因为架构中采用组件的选型调整,增加不

必要的集成开发工作.技术钱中的组件会持续I卜充完善，通过POC测试后，并经过专家委员会集体论证，目符合

准入标准，才冷许对应技术组件进入到统一技术栈.

开放架构架构的先进性架构的高可用

技术架构中的技术包杵选型,在长时间.多任务场■

平台本身具备模决化开下的橄定运行.在计建

从K极热度.性能.18定

放和颗施力,平台功机或仲.操作系统.在

性.杼续研发升锻.使用后储系统及应用系统业务

•8所对应的技术姐件避送程出现及18的修迅速

业内评价、易燃护性.适配

免被某一家H成开发厂响应并进行任务的切换;

性等方面做出考量.为架构第一节点出现故18时.

禽磅8.或者被策个单其他节点应费自动分

选型援供参考，保运赘体柒

一组仲产展蒯8.但故除节点的处员任务,

保id*务持续可用.

数据治理管理平台■需求分析

数据治理管理平台基于元横型驱动模式，梅度T$化的数据资产管控，交现全潦程.全生命周期和全景式的.三

1.发展背景全-治理，确保年T分数据资产皆可11.可信、可用.

通过对数据、应用.系统综合管理，构建标准化、流程化.自动化、f化的数抠管理体系.

2.到珊求分析数据汇景.融合管理

从政％办公网感知网、社会协同G幽8

各类数电.形成大数据中心的雌星6L并

3需求分析对汇集的原始19据开展星于数据菅理哂和

业务应用视角的治理及应用，作.

攫燎抽象信息，形成知识

星于业务需求引B«I对数据资雕息的先H

收盥.对数祜进行迸步樨饼.，制标名化

“于一四大寿•向11全息档卖M缶窿.支

律专色应用毒mte.并通过标®中心对用户及

开发者开放.

构建应用，服务业务

按照业务场景需求,WBCA.主髭由g

66库等迸一生姐合利用,可恂IMC各类业务

创新应用,如能控大用、全息国博.加利

心等应用.谩过数18M苏平台,可以日蝠

相苏筵在技霰务化摞供峪开发者和用户.

疣一数据管理门户统一数据开放门户

的型资产烧计分析T独用餐务支at•，向冲*）W用雷努支撑

市/部门效据苣建子平台数据智能子平台

（数/探索.智能标笞、数据

数1«出源春理、处理、敢掘法■修理

上海市平台DNA.全震监护.聘像分析）

共享交换

共数正管理与治理，数据油取

安

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大数据资源中心全

委办局节点

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行阚交换数据共享iRBIffS.依据安分筏

节点W.WRMSKgffl）

X区大数据资濯平台数据安仝管控,

行业数以

工运行支湾

巨联网数据大数据基世支撑平台

功能架构

数据资源管理K

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平台功能设计

数据资源管理

通过对数据标准管理、落施机制、及数据标准管理平台建护三部分进行数据费源管理，制定数据标准管

理制度和流程，明璃数据标准管理组织和职责，以明确的组织、职责.流程设计.落地实地机制从规范推广、技

术平台支撑两方面保建；数据标准平台维护主要包括建设数据标准技术平台，支撑数据标准日常管理工作两方面.

数据元管理标准代码国置常用规则配置

：支持数展元版本管理及版本之间的差异

;支持代码的分类、标准代硼I的新增.；通过固定的值组成阅W来规范4燔源值

：核对功畿以及支持事于基附1库、主题库

，的元数据快速创丽准数姻元,并建立：导入.导出功能,提供了标准代码维护：的格式，例如身份证.电话号码.电子

：和相关元数据的关联关系1的格力：1邮箱等格式.

可关联到国标.地标常用规则配置会针对公共数据的特性

代码字典内置部分甫用的规则,同时提供了规

则的配■修改箱力

数据资源管理

通过对据整合的层次结构,主题域划分，实现各层的各种对象，如表、存储过程、索引、数据链、函数和

包等的管理.清断的表示各层次结构之间的数据流程.各对象之间的关系，以及向外提供的各类数据眠务的信息.

元数奥管理

：元数据旨理包括欣果基础敷据省理和元数据应用，由元数据自喉取.元数据哈索、数据模型省理、元数察管理、血缘关系:

L型蝴丝...................................................................................................................：

元期8自谢划:

■白功快取款时间支刚仔动脸waw四加

IEIKlQlMt般疣出数第瘠资源.并提取和

使元海技欣矽消

9.tOBUfe加所桁关的信息行比收扫痛散

度策略M发相应的元皿口动

领双出线.发足元救卅口⑻富也u声mK的军总后自动杼

取的F效性.生异।流雄”t用足的元1幽

目风

数据资源管理

通过对数据整合的层次结构.主题域划分，实现各层的各种对今，如表.存植过程、索引.数据链、函数和

包等的管理.清晰的表示各层次结构之间的数据流程、各对象之间的关系，以及向外提供的各类数据版务的信息.

元数据分析

I

;元《|第分析算法包括以网状模式展示对象等血缘关系和以父子依敕关系展示对象等有向血缘关系.

3.JS1R分级分类

管理nnnnnnnnnnnnnnnn

4数格资产管理

•包括血统分析•通过分析各元•通过系统的规模

和影响分析两类.数据对象之间的不断扩大，业努需

以便于掌握彳谑关联密集度及数求的变化,会产生

淞力象变更町的据资源平台中各无关数蜗、信息和

缘由和影响关系.层次的包.表等ffiS,这些无关的

内容，结合业务需

•元数据对象和对藤的重要程度,

求分析其产生的根

对象之间以连线指导数据资源平

源，从而为用户简

方式表现出血缘台开发和维护团

化工作负蛀，降低

分析犍果.队对重点元数据

进行史点关注和项目忌拥有成本.

为用户点供可信械

质瞰控.

uuuuuuuuuuuuuuuu的数据和分析能力.

数据资源管理

在数据资源的分类管理中，平台按照数据资源的生命周期对数据资源进行分层，即徜入层、加工新输出层.

输入层是指数更从各个数据源抽取到大数据平台，检出层是指大数据平台数据输出到外第利S蝴道，加工层指

数据在大数据平台内进行加工处理的过程.

基础标签管理标签关系管理

在设■的M础标卷迸行呈现列表形式将所有的基通过标签将相关联的收搭目录关联在动图中展现：

：础标签一列出，并可以按照热度进行排序智能推荐：给用户，形成丰富数据盛露的展示效果，做到通过一■

;形式是指根据Hit时i瞰内的标签的访问线率、搜索：张图就可以将某一条数据的关联数艇、以及数据之间：

，颇率等，以轮播的形式38环版现热门标签的功施..的关系全部展示出来的功能.：

数据资源管理

通过对数据资产的治理，让系统数据更加隹魂、一致、完整、安全，降低IT成本；针对数据资产应用使用系

1.数据标温管理统数据的使用过程更为人性、便捷、智能，从而提升管理决第水平.关于数据资产运营是支持系统数据资产的分